• 전기전자학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.298-304
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• 2014

배터리를 사용하고 있는 시스템에서 배터리의 잔존 용량에 대한 정보는 매우 중요하며, 따라서 정확한 SOC(State of Charge)의 추정이 필요하다. 배터리는 노화됨에 따라 전체 사용 가능 용량이 줄어들고 성능이 떨어지는데 이러한 노화의 영향을 고려하지 않는 배터리의 SOC 추정 방법은 추정의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 배터리의 노화 상태를 고려하여 배터리의 SOC를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 배터리의 전압-SOC 특성 곡선을 Boltzmann 방정식을 사용하여 모델링하고 노화 지표를 정의하며, 노화 지표를 Boltzmann 방정식 모델과 결합하여 SOC를 추정한다. 따라서 제안한 방법은 배터리의 노화 상태를 SOC 추정에 반영하여 노화된 배터리에 대한 정확한 SOC 추정이 가능하다. 또한 새 배터리와 1년 사용한 배터리에 대한 실험과 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 유효성을 확인한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.7-14
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• 2020

본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용한 SOC 추정이 가능한 배터리 모니터링 시스템을 개발하였다. 배터리의 충·방전 상태를 정확하게 추정하기 위해 배터리 셀을 테브닌 모델로 모형화하고, 모델에 맞는 파라미터를 추출하였다. 이를 이용하여 확장 칼만 필터 알고리즘을 이용한 SOC 추정이 가능한 배터리 모니터링 디바이스를 제작하였으며, 다중 배터리 모니터링 디바이스 제어 및 배터리 상태 측정이 가능한 모니터링 서버를 제작하였다. 또한, 관리자가 실시간으로 상태를 확인하며 배터리 모니터링 디바이스 제어가 가능한 웹 서비스를 제작하였다. 특히, 배터리 SOC를 각각의 배터리 모니터링 디바이스에서 추정하고, 최종 결과만 모니터링 서버로 전달함으로써 서버의 계산량을 줄일 수 있다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.54-55
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• 2015

본 논문에서는 리튬-이온(Lithium-ion) 폐배터리 효율적인 재활용을 위한 발전된 SOC 추정방법의 필요성과 간단한 개념을 언급하고자 한다. 배터리는 노화되면 용량이 줄어들고 임피던스의 크기가 증가해 기존의 새 배터리의 SOC 추정방법으로는 정확한 추정이 어렵다. 따라서, 폐배터리를 안전하고 효율적으로 사용하기 위해서는 그에 맞는 SOC 추정방법이 필요하다. 따라서, 폐배터리의 간단한 개념을 설명하고, 동일한 배터리 등 가회로모델과 EKF 알고리즘을 적용한 새 리튬-이온 셀과 노화된 리튬-이온셀의 SOC 추정결과를 비교하고 노화에 따른 배터리 파라미터값의 변화를 분석해봄으로서 발전된 SOC 추정방법의 필요성에 대해 논의해보고자 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.51-52
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• 2011

전류 적산법(Coulomb counting, Ampere counting)을 이용한 배터리 SOC(State of Charge) 추정 방식은 초기 SOC 값에 존재하는 오차와 SOC를 추정하는 시간동안 누적되는 전류값의 오차로 인해 추정이 실패할 수 있는 단점이 존재한다. 하지만 알고리즘이 직관적이며 단시간 내에서는 그 오차가 크지않고, 상용화된 배터리 SOC 추정 IC가 존재하여 구현이 간단하다는 장점 또한 있다. 본 논문에서는 전류 적산법 기반의 배터리 SOC 추정 IC를 사용하여 $LiFePO_4$ 리튬 폴리머 배터리의 SOC 추정 회로를 구현하는 과정을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 배터리 SOC 추정 회로의 성능을 확인해본다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.79-81
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• 2019

전기자동차(EV)뿐만 아니라 ESS(Energy Storage System) 등의 사용량이 증가하면서 리튬이온배터리의 중요성은 점점 커지고 있다. 리튬 이온 배터리의 정확한 상태를 추정하는 것은 배터리의 안전하고 신뢰성 있는 작동을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 AEKF(Adaptive Extended Kalman Filter)를 이용한 배터리 파라미터와 충전상태(SOC, State of Charge)를 추정하고, 이를 활용하여 배터리의 건강상태(SOH, State of Health)를 추정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. AEKF에 파라미터 값을 적용하여 SOC를 추정하고, 추정된 SOC값과 전류 적산을 이용하여 SOH를 추정한다. SOC 오차에 따른 SOH 추정 값의 편차는 SOC 연산 간격을 늘리고 가중치 필터를 적용하여 최소화시킴으로써 결과의 정확성을 향상했다. 다양한 자동차의 표준 주행 패턴을 적용한 실험을 통해 제안된 방법을 이용하여 얻어진 SOH 추정 결과는 RMSE(Root Mean Square Error) 1.428% 이내임을 검증하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권3호
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• pp.363-370
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• 2022

본 논문에서는 전기자동차용 배터리 충/방전 상태 추정의 정확도를 개선하기 위해 칼만 필터(Kalman Filter, KF) 알고리즘과 등가회로모델(Equivalent Circuit Model)을 활용한 State Of Charge (SOC) 추정 방법을 적용하였다. 특히 노화된 배터리 용량을 함께 추정 가능한 관측기(observer)를 설계하였다. 우선 노화가 없는 경우, 칼만 필터를 이용하여 SOC를 단일 추정하면, 관측기 없이 모델로 계산된 경우와 비교하여 평균 절대 오차율이 1.43%(관측기 미사용)에서 0.27%(관측기 사용)로 감소하였다. 차량 주행상태에서는 전류가 고정되지 않아 SOC와 배터리 용량을 모두 추정하는 것에 일반적인 KF 혹은 Extended KF 알고리즘을 이용할 수 없다. 배터리 노화에 의한 용량 변화는 단시간에 일어나지는 않다는 점에 착안하여, 충전 시 배터리 용량 추정을 주기적으로 실시하는 전략을 제시하였다. 충전 모드에서는 일정 구간마다 전류가 고정되기에, 해당 상황에서 배터리 노화 용량을 SOC와 함께 추정 전략을 제시하였다. 전류가 고정된 상태에서 SOC 추정의 평균 절대 오차율은 0.54% 였으며, 용량 추정의 평균 절대 오차율은 2.24%로 나타났다. 충전상태에서 전류가 고정됨으로 일반적인 EKF를 활용하여 배터리 용량과 SOC 동시 추정이 가능하도록 하였다. 이를 통하여 배터리 충전 시 주기적인 배터리 용량 보정을 수행할 수 있다. 그리고, 방전 시에는 해당 용량으로 고정한 채 SOC를 추정하는, 배터리 관리 시스템에서 활용 가능한 추정 알고리즘을 제안하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.271-272
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• 2012

전류 적산법(Coulomb counting, ampere counting)을 이용한 배터리 SOC(State-of-Charge) 추정 방법은 상용화된 IC를 사용할 수 있기에 구현이 간단하고 SOC 정의를 통해 배터리 사용 가능한 시간을 쉽게 예측할 수도 있다. 하지만 초기 SOC 오류와 누적되는 전류 정보의 오차로 인해 추정이 실패하는 단점이 존재하기 때문에 이를 해결해주는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 전류 적산법 기반의 배터리 SOC 추정 회로에 확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 접목하여 전류 적산법을 이용하였을 때 나타날 수 있는 오차 누적을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 배터리 SOC 추정 회로의 성능을 확인해본다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.204-206
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• 2019

본 논문은 이중 확장 칼만 필터를 통한 SOC (State of charge) 및 용량 추정과 배터리 모델 파라미터를 이용한 폐배터리의 최대 출력을 추정하는 방법을 연구 및 제안한다. 배터리의 단순 전압 측정을 통해 상태를 진단할 경우, 부하 조건에 따라 급격한 전압 상승 및 강하로 인해 정밀한 안전 진단 및 운용에 어려움이 따르지만, 폐배터리는 일반 배터리에 비해 전압 변동율이 크기 때문에 상태 진단에 큰 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 폐배터리의 정밀한 안전진단을 하기 위해 SOC 영역 및 충/방전에 따른 최대 출력을 계산하여 사전에 배터리의 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한, 배터리의 노화도에 따른 최대 출력을 실험 및 시뮬레이션을 통해 결과를 제시하여 유효한 방식임을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.214-219
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• 2013

본 논문에서는 모델의 불확실성을 갖는 RC 배터리 모델의 State-of- Charge(SOC)를 추정하기 위한 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 일반적으로 SOC를 추정하기 위해 사용하는 RC 배터리 모델은 실제 배터리 셀과 정확하게 일치하지 않고 거기에 따른 모델의 불확실성이 존재하게 된다. 이렇게 불확실성이 존재할 때 그 영향을 최소화하고 보다 정확한 SOC를 추정할 수 있는 강인한 관측기를 설계하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실제 배터리 셀과 RC 배터리 모델 사이에 모델 불확실성이 존재하더라도 정확한 SOC추정을 위하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 하지만 이러한 강인한 고이득 관측기는 높은 이득으로 발생하는 튐 현상(peaking phenomenon)과 출력 측정오차에 민감하게 반응하여 발생하는 진동(perturbation)이 존재하는 단점이 있다. 그래서 이를 보완하기 위해 슬라이딩 모드 기법을 사용하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 마지막으로 성능 검증을 위하여 선형 관측기, 고이득 관측기를 이용한 SOC 추정결과를 비교한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.97-98
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• 2017

본 논문에서는 Full-bridge 서브모듈로 구성된Delta 구조 MMC를 기반으로 하는 BESS의 SOC 균등제어 기법에 대하여 기술하고 있다. Full-bridge로 구성된 서브모듈의 직류단에는 배터리가 연계되어있다. 배터리는 그 모델에 따라 고유의 전압특성 곡선을 갖기에 SOC 제어를 통한 배터리 출력전압의 균등제어가 필요하다. 본 논문에서는 Delta 구조 MMC BESS의 영상분 전류주입과 개별 배터리의 SOC 차를 이용한 SOC 균등제어 기법을 제안하였다. 그리고 PSCAD/EMTDC를 통하여 제안하는 기법을 시뮬레이션으로 검증하였다.